微谐振梁的激振与拾振研究

主要研究静电激励/电容拾振硅微谐振梁的激振拾振问题,推导谐振梁的激振与响应的等效数学模型,分析谐振梁的同频干扰问题,建立其等效电路模型,提出一种基于双端激励/双端检测的结构,能够有效的抑制干扰模态和消除同频信号干扰.     

扩散硅谐振式压力传感器同频干扰的建模与消除

为简化谐振式微机械压力传感器的制备工艺,提出了一种采用扩散硅作为谐振梁的压力传感器,并采用电磁激励实现传感器的闭环控制.实验中发现:由于采用扩散硅材料,传感器受到较为严重的同频干扰影响,因此,消除传感器的同频干扰成为需要解决的一个主要问题.通过对采用扩散硅作为谐振梁的压力传感器微结构进行分析,建立了传感器主要噪声来源同频干扰的等效电路模型,据此提出一种新的不对称双端激励解决方法.实验结果表明,该方法可有效地降低传感器的同频干扰,传感器的信噪比由1.53提高至35,为传感器闭环激励和检测提供了有效的手段.     

硅谐振梁式微传感器同频干扰的研究

主要研究了静电激励/电容拾振的谐振梁式微传感器的同频干扰问题及解决的方法,提出了采用梁的二阶振动模态解决同频干扰的方法.     

基于独立分量分析的雷达网抗同频干扰仿真

研究雷达间的消除同频干扰问题,针对机载、舰载雷达网抗同频干扰是军事领域的目标探测正确性的要求,为了消除雷达同频干扰,根据同频干扰的特点,提出一种独立分量分析的抗干扰算法,应用于机载、舰载雷达网抗同频干扰处理过程中.通过从观测信号中将目标回波信号和同频干扰信号分离出来,提取目标回波信号,从而自适应地抑制同频干扰信号,达到抗同频干扰的目的.仿真结果表明,采用上述方法分离目标回波信号和同频干扰信号取得了较好的效果,证明其应用在雷达网抗同频干扰处理中是可行和有效的.     

无线局域网同频干扰抑制关键技术研究

抑制无线局域网同频干扰的关键环节是对同频干扰的检测,针对密集无线局域网环境下同频干扰严重影响用户通信质量且不易被精确检测的情况,提出一种新的无线局域网同频干扰检测方法。该方法应用了认知无线电技术,通过计算接收信号的循环功率谱,并将此循环功率谱和判决门限比较,判断是否存在同频信号即可确定当前无线局域网环境中是否有同频干扰。仿真结果表明,提出的结合了认知无线电的同频干扰检测方法相比其他检测方法更加简单且能高效地检测出无线局域网同频干扰,在较低信噪比时有不错的干扰检测能力,在无线局域网数量较多的环境中对同频干扰的检测效果更好。     

降低振动环式微机械陀螺同频干扰的方法研究

受MEMS加工工艺等因素影响,振动环式微机械陀螺存在一定的不对称,引起检测端的同频干扰,导致检测信号的信噪比降低。通过对振动环式陀螺进行激励模态和检测模态的动力学分析,研究激励信号、干扰信号和Coriolis力之间相位关系,提出降低同频干扰的解决方法,以提高陀螺检测灵敏度。     

基于FPGA抗同频异步干扰的设计与实现

随着雷达的广泛应用,雷达与雷达之间的干扰问题日趋严重。同频雷达间的干扰效应及抗干扰技术的研究已成为电子工程师们关注的焦点。文章分析了同频雷达间干扰产生的原因及种类,列出了抗雷达间干扰的几种技术途径。然后提出了一种实用灵活的基于FPGA实现抗同频异步干扰的方法,介绍了其技术原理及实现方案。该技术已在雷达相关产品上得到应用,表明这种方法能够有效消除同型号雷达之间的同频异步干扰。     

GSM-R信号相关性对同频干扰性能的影响

在GSM-R移动通信网络建设中应特别注意干扰问题,以便GSM-R网络更好地发挥作用。文中首先推导了GSM-R线状蜂窝覆盖模式下的同频干扰概率;然后应用Wilkinson方法推导了非线状蜂窝覆盖模式下经历阴影衰落的多个相关干扰源情况下的同频干扰概率公式;最后,通过仿真分析,验证了同频干扰概率随着同频复用组增大而减小,经历相关阴影衰落的同频干扰信号间的相关性对同频干扰概率有较小的影响,有用信号与各同频干扰信号间的相关性对GSM-R系统同频干扰概率的影响较大。     

无线电电磁干扰分析和计算

本文分析了同频干扰、邻道干扰、互调干扰等3种无线电干扰的产生机理,提出了无线电同频干扰与邻道干扰基于定积分的计算方法;同时分析互调干扰的基础上引入了互调干扰的等效计算公式。最后,在频谱管理软件系统中实现了3种干扰样式的模拟计算,通过实验数据验证了干扰分析计算方法的正确性。     

同频干扰产生机理及特征分析

雷达工作在日趋复杂的电磁环境中,同频干扰问题影响甚重.论文主要从理论上阐述了同频干扰产生的机理,推导出各雷达参数与同频干扰的关系,并进一步从理论和实际雷达接收回波的现象上分析同频干扰的特征以及其对雷达性能的影响,为如何设置雷达参数可避免干扰和抑制同频干扰算法提供理论支撑.     

基于重置状态观测器的加热炉随机扰动自抗扰控制方法

针对钢坯加热过程中炉温控制存在严重的外部随机扰动问题,提出一种基于重置状态观测器的加热炉随机扰动自抗扰控制方法,其核心思想是将随机扰动对炉温控制系统状态的影响归结为对输出的影响,并进行主动补偿.首先,设计一个自适应重置状态观测器来快速跟踪系统的状态;其次,设计一个随机扰动估计器来估量这些扰动,并补偿于系统的输入通道;最后,设计基于重置状态观测器的加热炉随机扰动自抗扰控制系统,并进行数值仿真验证所提出方法的有效性和优越性.     

基于神经网络干扰观测器的一类不确定非线性MIMO系统H_∞跟踪控制

针对一类具有未知外部干扰及内部不确定性的非线性MIMO系统,提出了基于神经网络干扰观测器的鲁棒跟踪控制方法,用于降低控制器对干扰的要求.设计了基于神经网络的干扰观测器,以逼近由外部干扰、内部不确定性和子系统的交叉耦合组成的复合干扰.根据Lyapunov稳定性理论的参数更新律及所设计的控制器,保证了系统中所有信号的最终一致有界性,并获得了给定的跟踪性能指标.仿真结果证明了该方法的有效性.     

Parameter identification of a direct-drive robot by a disturbance observer

This paper presents a dynamics identification algorithm based on a disturbance observer for a multi-degrees-of-freedom robot. In the conventional approach, the disturbance observer is used to increase the robustness of the robot. In this case, the estimated disturbance torque is directly fed back to cancel out the disturbance torque imposed on the robot. In this paper, the estimated disturbance torque is analysed from the physical point of view and the robot dynamics are identified by resolving the estimated disturbance torque. First, the basic structure of the disturbance observer is simply introduced from the motion equation of the robot. Second, the parameter identification algorithm based on the disturbance observer is explained. Finally, we show the numerical and experimental results to confirm the validity of the proposed parameter identification algorithm.     

基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法研究

针对一类非线性系统在持续扰动下的控制问题,设计基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法。首先,引入U模型方法进行被控对象建模,提高处理非线性系统的能力,结合自抗扰控制方法,设计基于U模型的改进自抗扰控制器。在非线性反馈环节引入模糊免疫方法实现非线性智能反馈,设计基于U模型的模糊免疫自抗扰控制系统。最后仿真实验表明：基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法在保持了基于U模型的自抗扰控制的简洁性和良好抗扰性能的基础上,简化了控制器参数调节过程,在持续未知扰动下的跟踪速度、精度都更优。     

基于高阶干扰观测器的极点配置控制器及应用

本文设计了一种可以对外部干扰进行估计的高阶干扰观测器,并针对一类具有外部干扰的单输入单输出离散时间线性系统,提出了一种基于高阶干扰观测器的极点配置控制方法.该方法由常规极点配置控制器和高阶干扰观测器组成.常规极点配置控制器用来保证闭环系统稳定,并将闭环系统的极点配置到理想位置,高阶干扰观测器用来补偿外部干扰对闭环系统的影响.理论分析以及仿真和水箱液位系统中的实验结果表明了所提方法的有效性和优越性.     

基于干扰观测器的一类不确定非线性系统鲁棒H∞控制

为了降低控制器对干扰的要求,基于干扰观测器提出一类多输入多输出不确定非线性系统的鲁棒H∞控制方法．将系统的内部不确定性和外部干扰组成复合干扰,设计基于小波神经网络的复合干扰观测器,并提出干扰观测器的参数调节方案使观测器能以高精度逼近复合干扰．同时在控制器中引入鲁棒控制项用来抑制观测器误差给系统带来的影响,所设计的控制器能使系统的跟踪误差小于一个给定的性能指标．最后给出一个仿真算例验证了本控制方案的有效性．     

不确定Euler-Bernoulli梁方程的边界输出跟踪

本文讨论边界带有控制输入非同位的内部不确定和外部扰动的Euler-Bernoulli梁方程输出跟踪问题. 为处理边界干扰, 文章首先设计了一个新的总扰动估计器, 在线估计未知扰动. 其次基于估计出来的总扰动, 设计一个伺服系统跟踪参考信号. 最后根据自抗扰方法获得控制输出跟踪的反馈控制. 闭环系统被证明是适定和有界的, 且受控系统的输出指数跟踪参考信号.     

飞艇扰动特性的分析方法研究

目前,研究大气扰动对飞艇的影响,广泛使用简化大气扰动模型,又称工程化模型.以大气紊流为特例,分析了其对飞艇性能的影响.首先,给出了大气紊流的基本情况,包括其频谱特性、扰动特性、尺度和强度,给出了其仿真模型.并给出风场干扰飞艇的模型情况,分别在线性化和非线性化模型上加入大气紊流,进行仿真分析.通过仿真结果,研究了其对飞艇...     

基于干扰观测器的终端滑模控制研究

针对一类非线性不确定系统,提出一种带干扰观测器的终端滑模控制TSMC方案.在不考虑外部干扰的影响下,设计了终端滑模控制,保证系统状态在有限时间内收敛到零;当存在干扰时,构造了非线性干扰观测器系统,以在线逼近未知外部干扰,消除其影响.考虑输人通道的不确定性,采用自适应方法在线逼近不确定的上界,并采用Lyapunov方法严格证明了自适应闭环系统的稳定性.对一级倒立摆系统进行仿真,仿真结果表明了所设计控制方案的有效性.     

Stability analysis of a control system with nonlinear input uncertainty based on disturbance observer

In disturbance observer (DO)‐based control, control input attenuates a disturbance using observer output. Thus, the input may not achieve the attenuation if the input term includes uncertainty. Therefore, in order to correctly suppress the disturbance, it is essential to consider the uncertainty existing in the input term, and thus this article focuses on a nonlinear uncertainty in the input term. This article analyzes the stability and robustness of a DO‐based nonlinear control system with both the disturbance and the input uncertainty. We address the case that the disturbance and the uncertainty depend on time and states of a controlled system. The disturbance and the uncertainty are gathered in an integrated disturbance, and the integrated disturbance depends on many variables: the states, the control input, and the time. Therefore, a norm estimations for the disturbance and a time variation of the disturbance is difficult without knowledge of the state trajectory. Hence, a slope‐restriction for the disturbance is used for the stability analysis. Based on the mathematical analysis, we show input‐to‐state stability conditions due to extend the application class of the DO‐based controller to a control system with the disturbance and the nonlinear input uncertainty. The analytical results are verified by numerical simulations.